Int er n at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   6 ,  Decem ber   201 9,   pp. 4 873~ 4881   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v9 i 6 . pp4873 - 48 81          4873       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Perform ance ana lysis of   directi on of  arri val   algorit hm s   for  smart  a ntenn a         Btissam B ou s t an i ,  Abde nn ac eur Ba ghda d , A ic h a Sa hel,  Ab delm aj id  B ad ri     La bora tor y   El e ctronics,   Ene rg y ,   Autom at ic   and  I nform at ion  Proc essing,   E lectr i cal  Eng ine er ing  D epa rtment ,     Fac ulty   of  Sci en ce   and Technolo g y   Moham m edi a,   Hass an  II   Univ ersity   C asa bla n c a ,   Moro cc o       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   J un   8 , 201 8   Re vised  Jun   2 5 , 201 9   Accepte d  J ul   6 , 201 9       Thi s  pape r  pr ese nt s   the   p erf or m anc e  anal y s is  of   the   dir ec t io n  of   arr ival   esti m at ion  al gor i thms   such  as  Est imati on  of  Signal   Para m et ers  via   Rota ti on a l   Inva ria n ce   T ec h nique   (ESPR IT) ,   Multi ple   Sign al   Cla ss ifi c ation   (MU SIC),   W ei ghte d  Subs pac e   Fitt ing   (W SF ),   The  Minim um   Vari anc e   Distorti onl ess   Response  (MV D R  or  ca pon)  and  b ea m spac e .   Thes e  al gori thms   are   necess a r y   to  over come  th e  proble m   of  d et e ct ing  the   arr i val   ang le s  of  t he  recei v ed   signal s  in  wire les s  com m unic at io n.   The ref or e,   th e se  al gorit hm s  are   eva lu at ed   and  compare d  a cc ording  to  sev era l  constra in ts  req uire d  in  sm art   an t enna  s y stem  par amet ers,   as  the   numbe r  of  arr a y   e lem ent s,  num ber   of  sam ple s  (snapshots),  and   num ber   of  the   rec e ive d  sign al s.   The   m ai n  purp ose  of  thi s   stud y   is  to  obt ain  the   b est  esti m a ti on  of  th e  dir ect ion  of  arr iva l ,   w hic h  c an  be   per fectl y   imple m ent ed  in  a  sm art   antenna   s y st e m .   In  thi s  con te x t,   th e  ROO T - W ei ghte d  Subs p ac e   Fitt ing  al gor it hm   provide s  th e  m ost  a cc ura te  det e ct ion   of  arr ival  angl es  in ea ch   of the   prop osed  sce na rios.   Ke yw or d s :   DOA  al gorith m   ESPRIT   MUSIC   MVDR     Roo t - M us ic   Roo t - WSF    Sm art antenn a  s yst e m   WSF     Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Bt issam  B ou sta ni,   Lab or at ory  Ele ct ronics, E nerg y, A uto m at ic  a nd Info rm ation Processi ng,   Dep a rtm ent  of  Ele ct rical  En gi neer i ng,    Facu lt y o f  Scie nce a nd Tec hnology M oham m edia,    Hassa n  I I U nive rsity  Casablan ca   B.P.  14 6  M oh am m edia 2 0650 M orocc o .   Em a il : bti ssa m .bou sta ni@ gma il .co m       1.   INTROD U CTION     Currentl y,  m a ny  resea rc her s   are  inte rested   in  new   te c hn ologies  s uch  a s  the  In te r net  of   Thi ng s   a nd  the  5th   ge nerat ion ,   to  t rack  the  e xcessi ve   gro wth  of  w irel ess  te ch no l og ie s .  T his  e xponentia l  pro gr es s   gen e rates  incr eased  dem and  fo r  capa ci ty   [1 ] ,  a  need   f or  m or e  rad io  f r equ e ncies  [ 2],   excessive  ap pe al   fo r  sign al   processi ng  an d  sp ace   c on st raints  [3 ] ,   w hic h  ca nnot  be  sat isfie d  us i ng  Co nventio na l  anten nas,  de sp it e  the  i m pr ovem e nts  m ade  in  th e  cov e rag e  a re a  [3 ] .  More ove r,   the  us e  of   pa ssive  anten nas  le ads  to  a  sign i ficant  energy  wastag e,  a  m ajor  int erf e ren ce   fact or  in  c o - cha nnel ,  wh ic h  i nc it es  researc hers  to  seek   al te r native   strat egies to  ov erco m e these e ncou ntere d pro blem s.   Sm art  antenn a  te chn ol og y  is   con si der ed   as   the  best  so lut ion   co nfr on ti ng  thes e   pro ble m s.  It   can  achieve  high ly   eff ic ie nt  netw ork,   m axi m iz i ng   t he  ca pacit y  and   im pr ovin g  qual it y  and   c ov e ra ge  [ 4 ,  5] .   It   al so  ref e rr e d  to   ada ptive  a rr ay   a ntenn a s   [ 6] ,  te nd s  towa r d  creati ng  an   ada ptive   beam fo rm ing   us in g  a  na rrow  beam   in  directi on   of   the  de sired   s ign al   wh il e  ca nceli ng  the  i nt erf ere nce  si gnal s.   These   ant enn a s  are  us e d  f or  m illim e te r  wa ves  (m m - wav e ),   Ra di o  F requen cy   Id e ntifi cat ion   (R FID) ,   Mult iple  Inp uts  Mult iple  Ou t pu ts  (MIMO ),  a nd s o on.   Sm art  antenn a   syst e m   con ta ins  tw o  m ajor  f un ct io ns,  knowin g  as  t he  di recti on  of  a rr i val  est im a ti on   (DOA)  a nd   t he   beam fo rm ing   giv e n  by  a da ptive  al gorithm s.  The  cl as sic al   m od el   of   the  s m art  antenn a   s yst e m   is co ns ide r ed   a s sho wing in  Fi gure  1   [7] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   4873  -   4881   4874       Figure  1 .  Bl oc k diag ram   of  s m art anten na  s yst e m  [ 3 ]       The  directi on  of   ar rival  ( DOA)   is  on e  of   the  m os t  chall e ng i ng   prob le m s  fo r  locat in g  and   trac king  m ul ti ple  m ov ing   s ources  in   diff e ren t  area s,  su c h  as  radar   [8 ] ,  s onor   [9 ] ,   an d  m ob il e  co m m un ic at ion s.   The  locat io n  of  source s  with  distrib uted  se nsor  a rr ay s  ca n  be  achie ved   by  est i m a ti ng   the   directi on   of   a r rival   of sig nals fr om  te rm inal  so ur c es   [ 10 ,  11 ] .    Var i ou s  te c hn i qu e s  are  use d  to  est i m at e  the  directi on  of  arr ival,  am ong  wh ic h  are  high - res olu ti on   m et ho ds   s uc h  as  Estim at io n  of  Sig nal  P aram et ers  via  Rotat ion al   I nv ariance  Tec hn iqu e  (ESP R IT )  [ 12 ] ,  Mult iple  Signal   Cl assifi cati on   (M USIC)   [ 13 ] ,  W ei ghte d  S ubs pace  F it ti ng   ( W S F)   [ 14 ] ,  The  Mi nim u m   Var ia nce  Distortio nless  Re s pons e   (M VD R   or  ca pon)   [ 15 ]   and  beam sp a ce,  these   te ch ni qu es   ha ve  at tract ed   the  m os t  interest   and   has  be e n  the  s ubj ect   of  m any  stud ie s  [ 10 - 15 ] ,  howe ver,  none  of  th ese  stud ie s  rea ched  the b e st   pe rform ance in  sm art anten nas .   In  this  pap e r,  we  fo c us e d  on  one  of  the  m ai n  f unct ions,  wh ic h  is  t he  di recti on   of  ar ri val,  a nd  we   stud ie d  al l  the   possibil it ie s  of   bette r  perf orm ance.  To  do   so ,  we  first  inv e sti gate d   th e  al gorithm s  t hat  w e   work ed   with ,  wh ic h   a re  bea m   scan,  MUS I C,  r oo t - MUS I C,  ESPR IT,  ca pon  or  M VD R ,  r oot - WSF .   T hen  we   evaluate d   our  s yst e m  accor di ng to  the  f ollow i ng crite rio n:    a.   The n um ber  of  arr ay  elem ents   b.   The n um ber  of  sam ple s   c.   The n um ber  of  sig nal s   Finall y,  we  m at ched   the  syst e m   with  the  corres p on ding  pa ram et ers  of   sm art  antenn a;   in  this  case ,   we wil l wor k wit h W i - Fi  para m et ers  as a te sti ng  e xam ple.       2.   RESEA R CH MET HO D     2.1.   DOA es tima tion   The  m ai n  r ole  of  the  D OA  is  to  est im a te   the  directi on  of  th e  desire d  sig na l  by  c ollec ti ng  data  from   the  inc om ing   si gn al s  r ecei ve d  by  the  a nten na   arr ay   [ 16 ] .  A dap ti ve   al gorit hm s  are  the  ba ckbo ne  of   the   sm ar t   anten na  syst em .   They  consi st  of   creati ng   a dju sta ble  beam s  that  m eet   the  dem and s  of  the   syst e m .   These  al gorith m s  us e  a  set   of  com plex  wei ghts  to  a djust   th e  am pli tud e   or  the  phase o f  ea ch  el em ental   a nten na   of  the  pro pose d  netw ork.   T he   trai ne d   syst e m   can  on ly   operate   by  knowin g  the   a ng l es  of  a rr i val,   wh e re   the esti m a ti on   of the  directi on  of arrival  al gorithm s is then  re qu i red   [ 17 ] .      2.2.   Conv e nt i on al   DOA   The  c onve ntio nal  D O A   bea m fo r m ing   m eth od   is   al s o  know n  as  t he   Ba rtle tt   m e thod,  c onsist   of   a  powe r  stu dy,   in  w hich,   ove r  a  scan  acr os s   the  an gu la r  re gion  of  inte res t,  look  f or  the  la rg est   out pu t  powe r  from   the  diff e r ent d i recti on to  estim at e the desi red   one   [18] .   It  is  al so  a p pro pr ia te   t o  proceed   to   the   sp at ia l  sp ect r um   m e tho d  i n  w hich   the   e stim ation   of   the  directi on  is  m ade  on ly   by  cor re spo ndin g  the  pea k  value  of  the   ou tp ut  pow e r  with  the  an gle  ϴ .   The  e xpressi on of the  Bartl et t m et ho d  ca n be   giv e n by:       ( ) = ( )  ( ) ( ) ( )   (1)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Perf orma nce  analysis  of  direc ti on   of arri val  algorit hms fo r  smart a nten na  ( Bti ssa m  B oustan i)   4875   w it h:      = ( ) ( )   ( 2)     In  this  e xpress ion ,   a( θ)  an d  RXX   re pr ese nt   res pecti vely   the  ar ray  respon s e  vecto r  a nd  th e  a uto c ov a rian c e   m at rix  of the  re cei ved   sig nal.     2.3.   MVD R  ( C apo n a l go ri th m )   Mi ni m u m   Var ia nce  Disto rtio nless  Re spon se   or   Ca pon  be a m fo r m er  is  a  s olu ti on  f or   the co nve ntio nal  beam fo rm er  (the  Ba rtle tt   m et hod)  pro ble m   caused   w he n  the   s ource s  to  be  l ocated  a re  cl ose r   tha n   the  beam width.  Wh e n  the  B artl et t  m et ho d  can’ t  se pa rate  them ,  the  MVDR  te c hn i que  interfe re s   to   so lv e   the  pro blem   [ 19 ].   The   only   ad j us tm ent  m ade  in  the   c onve nt ion al   be a m fo rm er  is  the  ad diti on al   m a trix   inv e rsion R xx , i n wh ic h  the  Ca pon  s patia l spe ct ru m  is g ive n by:       ( ) = 1 ( )    − 1 ( )   (3)     2.4.   MUSIC  a l gori th m   The  M ulti ple  S ign al   Cl assifi c at ion   (M USIC)   al gorithm   is  widely   us e d  i n  ada ptive  a nten nas   because   of   t he  go od   r esult  est i m at in g  the   directi on  of  ar rival   s pecifi cal ly   when  the  si gn al s   a re  unc orrelat ed  an d   the  num ber   of  so urce s   is  kn own   [ 20 ,  21] .  T his  m et ho d   reli es  on  t he  Ei ge ns tr uctu re  of   i nput  c ovaria nce  m at rix   [21].   T her e f ore,   we   ch os e   to  wor k  with  the  sig nal  value  deco m po sit ion   ( S VD )   te chn i qu e ,  of  w hic h   the cova riance  m at rix  is re pr e s ented  as  fo ll ows:     =  = + 2   (4)         And  2     rep re se nt  res pecti vely   the  sign al   par t  an d  the  no ise   par t,  w her e  Us  is   the  sig nal  s ubspa ce  c orres pondin g  t o  V s  an d  U n  is   the  no ise   sub sp ace  with   th e  noise   var ia nce   2 .   The  e xpressi on of  norm alized  MUSIC  sp ect r um  is g iven  b y :       ( ) = ( ) ( ) ( ) ( )   (5)     In li te ratur e,  th is ex pr essi on c ou l d be  wr it te n as :       ( ) = 1 ( ) ( )   (6)     2.5.   Root - MUSIC   Roo t - M USIC  is  consi der e d  a s  on e  of   m any  conversi on   of   MUSIC  al gor it h m ,  it   is  base d  on  set ti ng   up   the  r oots  of  a  po ly no m ia l,   this  te chn iqu e   aim s   to   decr e ase  the  com pu ta ti on al   com plexity   and   i m pr ove  it s  perform ance. Neve rt heless ,   i t i s appli cable   on ly   for  a li ne a r  ar ray   s paced  un i form l y [ 17 ] .     2.6.   ESPRIT  a lg or ithm   Estim at ion   of  Sign al   Param et ers  via  Rotat ion al   Invar ia nc e  Techn i qu e  (ESP R IT),  is  a  su bspace  te chn iq ue,  use d  to  e stim at e  the  an gle  of   a rr ival  (AO A)   by  determ inin g  the  r otati onal   op e rato r  Ф   [ 2 1 ].  ESPRIT  al gori thm   sh ow s  sa m e  per f or m ance    as  MUSIC   al go rithm   with  sli ght  ad justm ent .   T he   aim s  of   ESPRIT  strat e gy  is  to  m isuse  the  ro ta ti on a l  inv ariance  in   the  flag  subspa ce ,   wh ic h  is  m ade  by  two  cl us te r s   with  a  transla ti on al   inv a rian ce  structu re  [ 2 2 ].   E SPRIT  al gorithm   hav e  sever al   a dvantages  pr ese nt ed  i n   the  si m plici t y  of   Im plem enta ti on ,  pr oducin g  directi on  of  arr ival  directl y  avo idi ng  the  s earch  proce dur e,  do e s  no t  need   m uch  com pu ta ti on   or   st or a ge  re quirem ent.   Consi der in g  a  li ne a r  ar ray  with  t wo   double ts   a nd   fou r  el e m ent s , th e t wo suba rr ay s a re r ecei ve d by   [2 1 ] .     1 ( ) = ∗ ( ) + 1 ( )   (7)     2 ( ) = ∗ ∧ ∗ ( ) + 2 ( )   (8)     w he re     ∧ =  {  1 ,  2 , …   ,  }   (9)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   4873  -   4881   4876   = − 2  ( )   (10)     λ =   (11)     Wh e re  D<M  ( nu m ber   of  sig nal  hitt in g  the   subar rays) .  T he  tw o  m a trix  V 1   a nd  V 2    are  cre at ing  by   t w o  su ba r rays ,  i n  wh ic h  t he  ei ge nv ect or s   are   relat ed  by  a  uniq ue  nons i ngular  t ran s f or m at ion   m at rix  ф   with   a   un i qu e  no ns in gula r  tra nsfo rm a ti on  m at rix  T.     2 = ф 1   (12)     1 =    (13)     2 = ∧   (14)     Tha n     ∧ = T ф − 1   (15)     The  ei ge nval ue s  of   ф  (λi)  m us t  be  e qual   to   the  diag onal   el e m ents  of   Λ.   On ce  t he  ei ge nv al ues  ar e   cal culat ed  the   est i m ation   of the a ng le   of ar ri val can  b e  m ade b y:     =  − 1 ( a rg ( λ )  )   (16)     2.7.   WSF  a lg orith m   Weig hted  S ubs pace  F it ti ng   ( WSF)  al gorith m   is  an  asym pt otica ll y  pr ofi ci ent  pa ram et ric  m et ho d  us e d  for  est i m at ing   the  heigh ts  of   di ff e ren t  s cat te rer s  in  th e  sa m e  azim u th - ra nge  res olu ti on   cel l  [ 2 3 ,  2 4 ].   Like  the  MUS I C  and   ESPR IT   al go rithm s,  the  WSF   al gorit hm   rep resen ts  a  un ifie d  ap pro ach  that  al so   sta nd   in   needs  of    the  knowle dge  of   th e  nu m ber   of  directi on al   s ourc es,  an d  the  us e  of   th e  dec om po sit ion   te c hn i que  f or  ei genvalues .  the  str ongest  e igen vecto rs  in   a  diagonal  m at rix  ( ̂ )  an d  th e  correspo nd i ng  ei ge nv ect or s   in   the  sig nal  s ubs pace  m at rix  ( ̂ )   [ 2 5 ]   are   us e d  to  acc om plish  this  a ppro ac h.   The  e xpressi on  of  WSF  al gori thm   can  be writt en a s:     ̂  =   (  ( П ( ) ̂ ̂ ) )   (17)       П ( )   re pr ese nte  T he   pro j ect ion  m at rix  onto   the  c olu m n  sp ace  of  a(θ),  an d  W  is   a  weig htin g  m at rix   to r e duce the  im pact o f  the  subspa ce s wap   [ 2 6 ].       2.8.   Root - W SF  a lg orithm   Roo t - WSF  is  t he  rootin g  versi on  of  Weig ht ed  S ubs pace  F it ti ng ,  al so  re f err e d  as   MO D E  te c hniq ue.  The  ai m s o f  t his m et ho d  is t o  m ini m iz e the c os t f unct ion   wi th  [ 27 ] .      ( ) =  ( ( ) ⊥ ̂  ̂ )   (18)     Wh e re:     ( ) ⊥ = − ( ) ( ( ) ( ) ) − 1 ( )   (19)       = ( ̂ − ̂ 2 ) ̂ − 1   (20)     ̂ 2 = 1 −  ( ̂ )   (21)         corres pond  to   the  asy m pto ti c - opti m u m   wei gh t  m at rix ,    2 is  the  no ise   va rian ce  an d    ( ) ⊥   ind ic at e  the  or t hogonal  pro j ect ion m at rix  of the a rr ay  ste erin g  m at rix   [ 24 ,  2 8 ].         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Perf orma nce  analysis  of  direc ti on   of arri val  algorit hms fo r  smart a nten na  ( Bti ssa m  B oustan i)   4877   3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS   In   order   to  e va luate   the  perform ance s   of  the   diff e ren t  di rec ti on   of  arr i val  al gorithm s ,  three  scenari os  hav e  bee n  m a de,   ba sed  on   t he  cha ng i ng  pa ram et ers  of   the  num ber   of   sig nals,  th e  nu m ber   of   sam pl es  and   the  num ber   of  ar ray  el em ents.   F or  this  reas on  we  c onside r  a  unif or m   li near   ar ray  (U L A )   of  M  t he  nu m ber  of   el e m entary  antenn a s   with  the   inter - el em ent  sp aci ng  of  λ/2,   wh ere  λ  is  th e  wav el en gth   of   inci den t  ra di at ion ,   K  re pr es ents  th e  nu m ber   of   sa m ples   or   sn a psho ts  a nd  the  a ngle s  of  ar rival  is  giv e n  by  A OA   .  All  the  s ources   are  co ns ide red  un c orrelat ed  with  the  sam e  fr e qu e ncy   of   1  GH z  an d   wit h   identic al   pow er.   The se   sim u la ti on s  pr ese nted  in  t hi s secti on  a re  pe rfor m ed  with   MATLAB  and  SI M ULIN K  R 2015a.     3.1.   Result  of  a  s p at i al s pec trum   In   this  pa rt,  we   will   evaluate  t he  D OA   al gori thm s   based   on  the  sp at ia l  sp ect ru m   stud y.  Fo r  that,  w e   pro po se d   a   sy stem .  The  para m et ers  of  th e  pro posed   sy stem   can  see  in  Ta ble  1.   T he  resu lt s  of  these  si m ulati on s ar e  presente d  as   F igure  2 , Fi gure  3  a nd Fi gure   4.        Table  1 .   Param et ers  of t he pr opose d sy ste m   Para m eters   Valu e    An ten n a    ULA   Nu m b e r  o f   th e ele m e n ts ( M)     10   Sp acin g  between  e le m en ts ( D)      λ /2   Receiv ed  sig n als (S)   3   An g les o f  ar rival ( AOA)   ϴ 1 = - 3 0 °;  ϴ 2 = 0°;  ϴ 3 =2 0 °     Nu m b er  of  sa m p l es (K)   1024           Figure  2 .  C onve ntion al   beam fo rm ing       Figure  3. MV DR a lg or it hm           Figure  4. MUS IC a lg or it hm     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   4873  -   4881   4878   The  res ults  obta ined   s how   three  dif fer e nt  al gorithm s .   Fig ur e  2   c orres ponds  t o  the  cl assic   Be a m fo rm ing   giv in g  unreli able  res ults,  w her e  the  pro pose d  arr i val  ang le s  a re  not  detect able.  Fi gure  3   ind ic at es  that  the  MV DR  al go rithm   pr ovide s   an  acce ptabl e  resu lt   com par ed  to  the  c onven ti onal   al gor it h m .   Howe ver,  the  a ng le   of  ar rival  of   ϴ 2   =  0  °   is  not  co nceiva ble.   Fig ur e  4  repre sents  the  M USIC  al gorithm   wh ic h  giv es  the  s harpest  an d  cl earest  resu lt   a m on g  the  th ree  AOAs.   T her e f or e ,  we  can  c ertai n ly   con cl ud e  that   the MUS IC al gorithm  sti pu la te s   the  best  resul t.     3.2.   DOA c ompari so n   In   t his  sect io n,  we  will   analy ze  the  perform a nces  of  the  different  DOA  al gorithm s,  in  ord er  to  l ocate   the  arr i val  an gl es  and   e xtract   the  best  m et ho d.  T he  pro po sed  syst em   re m ai ns   the  sam e  as  show n  in  Table  1 .  The  T able  2  presents   this  st udy .   Ta ble   2   is  consi ste nt  with   the  st ud y   f ound  in   the  sp at i al   sp ect r um   m et hod,   in  w hich   the   MUSIC  al gorithm   pr oves  it s  eff ect ive ness.  we  ca n  al s o  se e  that  oth er   al gorithm s  li ke  ROOT - MUSIC a nd R O OT - WSF ha ve  d ist in gu is hed them sel ves  by g ivi ng go od r e su lt s.       Table  2 .   C om par at ive stu dy  of  diff e ren t  D O A  al go rithm s   Ty p e of  DO A   AOA   - 30°   0°   20°   MVDR   - 31°   0°   20°   Bea m scan   - 31°   1°   21°   Bea m sp ace  ESPRI T   - 3 8 .92 °   - 0 .00 0 9 °   2 2 .95 °   ESPRI T   - 4 2 .29 °   0°   1 8 .66 °   MUSI C   - 30°   0°   20°   ROOT - MUS IC   - 3 0 .53 °   - 0 .00 0 9 °   2 0 .57 °   ROOT - W SF   - 30°   - 0 .00 0 5 °   20°       3.2.1.   Fir st   scen ario :  V ar yin g  t he  number  of ele ments   Af te r  analy zi ng  eac h  D O A  e stim ation   al go rithm ,  we  will   evaluate  th ei r   perform ance  accor ding  to   certai n  crit eria.  F irst  by  c ha ng i ng   the  nu m ber   of   el em ent ery  arr ay   M  from   6   to  8  then  10.   Ta ble  3  giv es   the r es ults c orr esp onding t o  t wo num ber s  of elem entary an te nn as  of  6  a nd 8 .   Wh il e the  num ber  10 is  gi ven b y  Table  2  wh e re  the  D OA   c omparis on   st ud y  was  est ablish e d.   We  can  no ti ce  th at   even   by   changin g  the  nu m ber   of  ante nn as ,  t he   best  res ults  are  on ly   pro vid ed   by  R O OT - MUS IC  a nd  RO OT - WSF .   As  a   res ult,  th e  highe r   the num ber   of   anten nas, t he m or e accur at e  the r es ults  will  b e.       Table  3 .   T he  varia ti on   of the   nu m ber   of ante nn a  elem ents f or   dif fer e nt  D OA alg or it hm s   Ty p e of  DO A   AOA fo r  N=6   AOA fo r  N=8   - 30°   0°   20°   - 30°   0°   20°   MVDR   - 30°   0°   18°   - 27°   0°   20°   Bea m scan   - 30°   - 3°   20°   - 28°   - 2°   19°   Bea m sp ace  ESPRI T   - 3 2 .03 °   - 0 .00 0 7 °   2 0 .04 °   - 3 7 .36 °   - 0 .00 0 4 °   2 7 .16 °   ESPRI T   - 3 3 .39 °   - 0 .00 0 8 °   2 2 .35 °   - 29. 47°   - 0 .00 0 3 °   2 5 .08 °   MUSI C   - 2 6 .4°   - 0 .00 4 °   1 1 .2°   - 30°   - 1 .2°   20°   ROOT - MUS IC   - 2 9 .99 °   - 0 .00 1 °   2 0 .1°   - 2 5 .4°   - 0 .00 1 5 °   2 1 .56 °   ROOT - W SF   - 30°   - 0 .00 0 8 °   20°   - 30°   - 0 .00 1 °   20°         3.2.2.   2n d  scen ario : Va r yin g the  n umber  of s am ples   The  T able  4  re pr ese nt s   the  va ryi ng   num ber   o f  sam ples  fr om   10 0,   50 0,   an d  1024,  ap plie d  in  differe nt   DOA  al go rith m s.   The  ta ble  corres pondin g  to  K   =  1024  i s  the  one  with   the  com par iso n  stu dy   as  s ho wn   i n  Table  2 .   Like  t he  pr e vious   ta ble,  t he  r esults   sho w  that  t he   two  al gorithm s  RO OT - M USIC  an d  RO OT - WSF  pro vid e  the   be st  resu lt s.  The   ROOT - WSF   al gorithm   giv es  the  m os t  accurate  a ng le s   of   arr i val  f or   t he   thre e   pro po se d  s am ples. I t i s als o  tr ue  that t he  la r ge r  the  num ber   of sam ples, th e  m or e p recise  it  b ecom es.     3.2.3.   3rd  s cen ario:  Va r yin g the  n umber  of sig n als   We  w il l  now  s tud y  the  im pact  of   the  num ber   of  sig nals  on   the  D OA   e sti m at e .  The  ch ose n  nu m ber s  are  2  an d  3.   From   T able   5 ,  we  can  no ti ce  th at   two  sign al s  on ly   nee d  two  ang le s  of   ar riv al   to  fu nctio n ,  wh ic h  is  obvious,  w ha t  is  i m po rtant  to  note   is  that  fo r  eac h  of   t he  D O A  al gor it h m s,  we  obta in  the  sam e  resu lt ,   corres pondin g  to  the   an gles  of  ar rival  that   we  see k.  H ow ever,  wh e n  t he   sy stem   switc hes  t o  th ree  si gn al s ,   the only  alg or it hm s that enab l e the c orres pondin g detec ti on  are RO OT - MU SI C a nd RO O T - W SF.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Perf orma nce  analysis  of  direc ti on   of arri val  algorit hms fo r  smart a nten na  ( Bti ssa m  B oustan i)   4879   Table  4 .   T he   va riat ion   of the   nu m ber   of sam ples fo r diffe re nt DO A  al go rithm s   Ty p e of  DO A   AOA fo r  K=1 0 0   AOA fo r  K=5 0 0   - 30°   0°   20°   - 30°   0°   20°   MVDR   - 31°   0°   20°   - 30°   0°   20°   Bea m scan   - 31°   1°   20°   - 31°   1°   20°   Bea m sp ace  ESPRI T   - 30°   - 8°   1 5 .72 °   - 3 4 .97 °   - 0 .00 4 °   1 8 .27 °   ESPR IT   - 2 9 .29 °   - 0 .00 0 1 °   1 3 .86 °   - 35°   - 0 .00 4 °   2 0 .51 °   MUSI C   - 30°   2 .7°   20°   - 30°   0 .6°   1 9 .6°   ROOT - MUS IC   - 3 1 .01 °   - 0032°   2 0 .29 °   - 3 0 .32 °   - 0 .00 0 7 °   1 9 .71 °   ROOT - W SF   - 30°   - 0 .00 2 °   20°   - 30°   - 0 .00 0 2 °   20°       Table  5 .   T he  varia ti on   of the   nu m ber   of sig na ls for  dif fer e nt  D O A  al gorith m s   Ty p e of  DO A   AOA fo r  S=2   AOA fo r  S=3   - 30°   20°   - 30°   0°   20°   MVDR   - 30°   20°   - 31°   0°   20°   Bea m scan   - 30°   20°   - 31°   1°   21°   Bea m sp ace  ESPRI T   - 30°   20°   - 3 8 .92 °   - 0 .00 0 9 °   2 2 .95 °   ESPRI T   - 30°   20°   - 4 2 .29 °   0°   1 8 .66 °   MUSI C   - 30°   20°   - 30°   0°   20°   ROOT - MUS IC   - 3 0°   20°   - 3 0 .53 °   - 0 .00 0 9 °   2 0 .57 °   ROOT - W SF   - 30°   20°   - 30°   - 0 .00 0 5 °   20°       3.3.   Co m pa r ais on   w ith other  studi es   Com par ing   our  stud y  with  the  relat ed  work s  pr e viously   publishe d,   w e  can  noti ce  that  eac h  of   the  pro posed  m anu scri pts  [ 29 - 3 1 ]   prese nts  an  inc om plete   stud y  of  t he  di recti on   of  ar rival  est im at ion  al gorithm s.  Th eref or e ,  we  ha ve  te nde d  in   this  arti cl e  to  c om plete   these   w orks  by   br i ng i ng  to ge ther  al l   the possi bili ti e s off e red by t he  stat e o f  the  ar t i n  or der  t o  a pply  them  to  ne w wirel ess tec hnologies.     3.4.   Wi - Fi p ara me ter   Fo r   this  st ud y,   we  c onsider   the  sam e  pr op ose d  syst em   giv en   in  Ta ble  2.   T w o  W i - Fi   fr e quencies   bands  a re used :  2. 4 G Hz  a nd   5  G Hz.   This a na ly sis i s p erform ed  on ly  fo r  the alg or it hm s that g a ve goo d resu lt s   fou nd   i n  the   pr e vious  sect i on s .   T he  t hr ee   D OA   al gorithm s  pr esente d  he re   ha ve  t he   sam e  sensibili t y  to   the  op e rati ng  fr e qu e ncy ,   w hi ch  is  cl ea rly   rem ark able  in   Table   6.   B es ide s,   t he  M U SI C  al gorithm   can not   recog nize  the  seco nd   a ng le   of  arr i val  at   0° .  Howe ver ,   RO OT - WSF  al gor it h m   pr ovide d   the  best  res ults  wit h  alm os t no er ror .       Table  6 .   T he  varia ti on   of the   nu m ber   of sig na ls for  dif fer e nt  D O A  al gorith m s   Ty p e of  DO A   AOA fo r  F=2 .4G H z   AOA fo r  5 GHz   - 30°   0°   20°   - 30°   0°   20°   MUSI C   - 2 4 .4°   u n d etectable   13°   - 21°   u n d etectable   6 .7°   ROOT - W SF   - 30°   0 .00 0 4 °   20°   - 30°   0 .00 09°   20°   ROOT - MUS IC   - 3 3 .62 °   - 0 .00 0 2 °   2 0 .88 °   - 3 0 .78 °   - 0 .00 0 1 3 °   2 0 .04 °         4.   CONCL US I O N   The  stu dy  est ablishe d  in  this  pap e r  is  base d  on   a  un if orm   lin ear  a rr ay   ( UL A)   of   M  ante nna  el em ents   with  the  inter - el e m ent  sp aci ng   of   λ/2 ,  w here  al l  the  so ur c es  are  assum e d  unco rr el at ed .     W e  first  eval uate d   the  i m pact  of   t he  arr ay   el em e nts  from   6  to  10 ,  in  w hich  the   ROOT - M USI C  and   the  RO OT - WSF  al gor it h m s   pro ved   their  e f fecti ven es s.  T hen   we  evalua te   the  i m pact   of   the  num ber  of   source s  on   the  DOA  al gorithm s.   The  res ults  cl early   sh ow  th at   the  increas e  in  the  num ber   of   s ource s  l eads  to  a  certai n  com plexity   in   the  pro posed   DOA  al go rith m s,  in  this  case  al so ,  R OOT - MUS IC  a nd  the  RO OT - WSF   al gorith m s  hav e  achieve d  the  be st  resu lt s.  Fin al ly ,  we  evaluate  the  nu m ber   of   s napsh ots   or   ( nu m ber   of  sam ples)   that  giv es   the ide ntica l re su lt s.    Fr om   this  stu dy,  it   can  be  seen  that  R O OT - WSF  a nd   ROOT - MU SIC   al gorithm s  hav e   pro vide d   the  best  res ult  on   the  dif fer e nt  i m pacts  that  we  ha ve  w orked   with,  the r efor e,  these  t w o  te ch niques  will   be   the  m os t  feasib le   in  the  upc om ing   resea rch.   As  f or  the  op e rati ng   fr e quenc y,  the  tw o  2.4 GH z  a nd  5G H z  W i - F i   bands  ga ve  th e  best  re su lt   with  the  R O O T - WSF   al gorithm   in  com par ison   with  t he  MUSIC  a nd  ROOT - MUSIC  al go rithm .   In   te rm s  of   accu racy,  the   ROOT - WSF   al gorithm   pr ovides  t he  m os t  accurate  detect ion   of   the  ang le s  of  a rr ival  in  the  th ree  pro po se d  s cenari os   with  alm os t  no   erro r.   This  m akes  it   the  best  cho ic e  fo r  the im plantat ion  in  the  sm art anten na  syst em .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 9  :   4873  -   4881   4880   REFERE NCE S     [1]   M .   Z .   Chowdhur y ,   e t  al .,   “ A  Com par at iv e  Surve y   of   Opti ca l   W ir el ess  T ec hnolog ie s:  Ar chi t ec tur es  and   Applic a ti ons, ”   I EE E   Acce ss ,   vol .   6 ,   pp .   9819 - 98 40 ,  2018 .   [2]   X .   Huang ,   “ A Hy brid   Adapt ive  Antenna   Arr a y , ”   IEEE  Tr ansactions   o n  Wireless   Comm unic ati ons ,  vol .   9 ,   2 010 .   [3]   N .   I .   Sm irnov,   et   al .,   “ Inc re ase   in  the   eff iciency   o f  th e  covera ge  area  in  th e  c el lular  comm unic ation  s y stems ,”   Syste ms   of  Sign al  Sync hronizat i on,   Gene rat ing  and  Proce ss ing  in  Telecomm unic ati ons  ( SINKHROINFO) ,   Kaz a n,   pp.   1 - 4 ,  2017 .   [4]   L .   C .   Godara ,   “ Applic a ti ons of A nte nna  Arra y s  to  Mobile   Com m unic at ions.  Pe r f orm anc e  Im prove m ent ,   Fe asibi l ity ,   and  S y st em Con sidera t ions ,”   Pro ce ed ings o f   IEEE ,  vo l.   85,   pp.   1 031 - 1060 ,  1997 .   [5]   J .   R .   Moham m ed ,   “ Com par at ive  Perform anc e  In vesti gations  of  Stocha stic  and  Gene tic  Algorithm s  Under  Fast   D y namic al l y   C hangi ng  Enviro nm ent   in  Sm a rt  Antenna s ,”   In t ernati onal  Jour nal  of  Elec tric a l  and  Compute r   Engi ne ering  ( IJ ECE ) ,  v ol .   2 ,   pp .   98 - 105 ,  2012 .     [6]   Bal ase m   S .   S . ,  et   al .,   “ Bea m   form ing  Algor it hm s  Te chni qu e  b y   Us ing  MV DR  and  LCM V ,”   Inte rnation al   E - Confe ren ce on   Information  Te c hnology   and   Ap pli cations ( IECITA) ,   2012.   [7]   S .   S .   Moghadda m ,   et   al .,   “ A  nov el   arr a y   g eometr y   to  improve  D OA   esti m at ion  o f  nar rowband  so urc es  at  the  angles   cl ose  to  th e array   end  f ire. ”   [8]   J .   Xu,  et   al .,   “ Joint  Range   and   Angle  Esti m at i on  Us ing  MIMO  Rada r  W it h  Freque nc y   Dive rse  Ar ra y ,”   IE E E  Tr ansacti ons on Signal Proce ss in g ,   vol .   63 ,   pp .   33 96 - 3410 ,  2015 .   [9]   W .   Q .   W ang ,   “ Overvi ew  of   fre quency   d ive rse   arr a y   in  r ada r   r  and  nav iga t ion  a ppli c at ions ,”   I E T  Radar,   Sona r   &   Navi gati on ,   201 6.   [10]   S .   Ouelha ,   et   a l .,   “ Im proving  DO A  Esti m at ion  Algorit h m s  U sing  High - Resolut ion  Quadratic  Ti m e - Frequ e n c y   Distribut ions ,”   I EE E   Tr ansacti o ns on  Signal P ro ce ss ing ,   vo l. 65,  pp.   5179 - 5190 ,  2017.   [11]   J .   G .   A .   Olague ,   e t  al .,   “ Eff icient   Adapt ive   Algorit hm s  for  DO A  Esti m at ion  in  W ire le ss   Com m unic at ions ,”   Inte rnational   Jo urnal  of  Comm u nic ati ons ,   Ne two rk  and  Syst em  Sc ie nc es,   v o l.   3 ,  20 10.   [12]   K .   A .   Kum bar ,   “ Adapti ve  Beam form ing  Sm ar t  Antenna   for  W ire le ss   Com muni cation  S y ste m ,”   Inte rnation al  Re search Journal  of   Engi n ee ring   and  Technol og y ( IRJ ET) ,   vol.   02 ,  2015 .     [13]   M .   Deve ndra   a nd   K .   Manjunathac h ari ,   “ DO A  esti m at ion  o f  a  s y stem  using  MU SIC  m et hod ,”   Int ernati ona l  Confe renc e  on   S ignal   Proce ss ing   and  Comm unication Engi ne erin g  Syste ms ,   Gunt ur ,   pp.   309 - 313 ,  2015.   [14]   Y .   Zha o,   et   al .,   “ Eff ic ie n t  sparse  rep rese ntation  m et hod  for  wideba nd  DO A  e sti m at ion  using  foc using  oper ation ,”   IET  Radar,   Sona r  &   Navi gati on ,   vol.   11 ,   pp .   1 673 - 1678,   2017 .   [15]   S .   W aghmare ,   et   al .,   “ Bea m fo rm ing  Sm art   Antenna  LCMV  &  MV DR  Algorit hm ,”   In te rnat ional   Journal  o f   Adv anc ed Re sea rch  in  Comput er  Engi n ee ring   &   Technol ogy   ( IJARC ET) ,  v ol .   4 ,  2 015.   [16]   MA TL AB,  “ The Mat hW orks,  Di rec t ion  of   Arriva l  Esti m a ti on, ”   In c,   N at i ck, Unit e d  States .   [17]   B .   Boustani ,   et  al .,   “ Perform anc e  anal y s is  of  Dire ct ion  Of  Arriva l  esti m ati on  under   har d  condi ti on ,”   4t h   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Opti mization  and  A p pli cations ( ICOA) ,   Moham m edi a,   pp .   1 - 5 ,  2 018.     [18]   S .  Lukose ,   “ A St ud y   on  Vari ous  T y p es  of  B ea m f orm ing  Algorit h m s ,”   IJS TE ,  vol .   2,   2 010 .   [19]   J .   Capon ,   “ High - resolut ion   fre qu e nc y - w ave number  spec tral  ana l ysis ,”   Proc .   I EEE ,  vol .   57 ,   pp .   140 8 - 1518 ,  1969 .   [20]   N .   Nem ri,   e t  al .,   “ Sy n the sis  and   Im ple m ent at ion   (In  STM8S )  of   Phased  Circ ul ar   Anten na  Arra y s   Us ing  Ta guchi  Method ,”   Int ernati onal Journal of  E le c tric al   and   Computer  Eng i nee ring ( IJE C E) ,  2016 .   [21]   MA TL AB,  “ The   MathWorks ,   Dire ction  of  Arriva l  Esti m ation  wi th  Bea m sca n,   M VD R ,   and  MU S IC, ”   Inc ,   Natick,  Unite d  St at es .   [22]   E .   T .   Aung   and   S .   S .   Y .   Mon ,   “ Perform anc e  compari son  of  DO A  esti m at i on  al gorit hm s  for  sm art   ant enna ,”   IJE CSE ,  vo l.  3,   pp.   167 - 174 .   [23]   T .   B .   La v at e ,   e t   al .,   “ Perform an ce   Anal y sis  of  MU SIC  and  ES PR IT  DO A  Esti m at ion  Algorit h m s  for  Adapti ve  Arra y   the Sm art   Antenna   in  Mob il e   Com m unic at i on ,”   In te rnat ion al  Journal   of   Co mputer  Net wo ks  ( IJCN ) ,  vol. 2.   [24]   Viber g  M . ,   et   al .,   “ Dete c ti on  and   esti m at ion  in  s e nsor  arr a y s  usin g  weight ed  subs pac e  f it t ing, ”   IE EE   Tr ans.  Signal  Proce ss ,   vol .   39 ,   pp.   2436 - 2449 ,  1991 .   [25]   Y .   Huang   and   L .   F .   Fam il ,   “ Buil ding  Heigh t  Esti m at ion  Us in g  Multi base   Li n el - Band  Sard at a and  Polari m et r i c  W ei ghte d  Subs p ac e   Fitt ing  Me th ods ,”   Univ ersity  of  R enne s 1 ,   Inst i tut e   of   Telecom municat ion   and  El e ct ronics .   [26]   “ Dire ct ion  o f  a rr iva l   esti m ation  m et hods ,”   CRC   Press LL C ,  2004 .     [27]   B.   A.  Johns on,   e t  al .,   “ The   Role   of  Subs pac e  Swa p  in  Maximum  Li kelihood  Est i m at ion  Perform anc e  Brea kdown ,”   IEE E   Proc .   of   In t.   Con f. on Ac ou stic s,  Sp eech, an d  Signal P roc essing,   pp .   2469 - 24 72,   2008 .   [28]   “ Arra y   and  Sta tis ti ca l   Signa l  Pro ce ss ing ,”   A cadem ic   Press Librar y  in   Signal P roc essing.   A cade mi c  Press ,   2013 .   [29]   M .   U .   Shahid,   e t   al .,   “ Com par at i ve  ana l y sis  be twee n  dir ec t ion  of  arr ival  al gor it hm s ,”   Inte rnat io nal   Confe renc e  o n   Infoc om Tec hno l ogie s and  Unm a nned  Syst ems ( T rends and  Fut ur e  Direc ti ons)   ( I CT US ) ,   Dubai, p p.   451 - 454 ,  201 7 .   [30]   N .   A .   Bai g  and   M .   B .   Mali k ,   “ Com par ison  of  Dire ct ion  of  Arriva l  (DO A)  Esti m at ion  Techn ique s  for  Closely   Space d  Ta rg et s ,”   Int ernati onal   J ournal  of Fut ure   Computer  and   Comm unic ati on,   v ol. 2,  2013 .     [31]   Y .   Khm ou,   et   a l .,   “ Com par at ive  Stud y   bet we en   Sever a l  Dire ct i ons  of  Arriva l  Esti m at ion  Me t hods ,”   Journal   of   Tele communic a t ions  and  Infor mation  Techno l ogy,   Na ti onal   I nstit ute  of   Telecomm unic at ions,   W arsa w,  vol .   1,   pp.   41 - 48 ,  2014 .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Perf orma nce  analysis  of  direc ti on   of arri val  algorit hms fo r  smart a nten na  ( Bti ssa m  B oustan i)   4881   BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Btissam  BOUS TAN I   born  in  M ohamm edi a,   Mo roc co  on  June  2 4,   1989 .   In  2012   She  had  got  h e r   li c ense   degr ee  i n  ph y si cal  sci en ce   for   the  eng in ee r ,   a t  th e  Univ ersity   Hass an  II   Moham m edi a  Casabl a n ca -   Mo roc co  (FS TM) ,   the n  she  had  g ot  a  Master ' s  d egr ee   in  s y st em  and  computer   signal s  at   Fez  Univer sit y   of  Science s  Dhar  El   Mahra z .   She  is  cur ren tly   a  Ph.D.  student   in  th e   La bora tor y   of  El e ct roni cs,   En erg y ,   Autom at i cs  and  Data   Pr oce ss ing  (EE A &T I)  Hass an  I I  Univer sit y ,   Moh amm edi a - Casablanc a ,   Morocc o .   Her  works   studie s  a nd  int er ests  are   foc used  on   the   opti m izat ion   of  the   per form a nce   of  sm art   antenna   s y st em   to   c rea t e  a  be amform ing  adj ustable   to  the   nee ds  of  the   s y stem  improvem ent s ,   assuring  to  loc at e  and  t rac k   the   desir ed   signal ,  under   the   supervision   of  Pr.  A.  Baghd ad,   Profess or  in   El e ct r ic a l  eng in ee ring  d epa r tment  at  the  sam e   Univer sit y .         Ab den naceur  BAGHDAD   is  a  holde r  of  a  do ctorat e  in  the   Elec troni cs  in  1992  a t  the   Univ ersi t y   of  Li lle  –   Franc e.   He  is   Univ er sit y   Profess or  ( PES )  at   the   Uni ver sit y   Hass an  I I  Moham m edi a  Casabl an ca -   Morocc o  (FS TM)  where   he   t ea ch e s  the   el e ct ron ic s ,   H y per fr eque nc ie s,  ant enn a  and   te l ec om m unic at i on.   He  is  a   m ember  of  the  l ab ora tor y   EE A&T I  (Elec ton ic s,   E ner g y ,   Autom ati c   and  info rm at ion   Proce ss ing).   The   rese ar ch  works   of  A.  Baghd ad  conc ern s  th e   comm unic at ion   and  Inform at ion   Technol og y   ( El e ct roni cs  S y st ems   and  Tele c om m unic at ion).  He  supervise s   doct ora l  th ese s  a nd  he  is  a   co - author  of  sev era l   n at ion al   and  int er nat ion al   pub li c ations.   He   was  a   m ember  of  stee r i ng  comm it te es   o f  three inte rn at i o nal   congr esses i n  the sam e  dom a in  of  r ese ar ch.            Aïcha  SA HEL   is  a  hold er  of   a   doct or at e   in  Elec tron ic s  and   I m age   Proce ss in g  in  1996  at   the  Univer sit y   of   Poiti ers  -   Fran ce .   She  is  uni ver sit y   P rofe ss o r  at  the  Unive rsit y   Hass an  II  Moham m edi a  –   Casabl an ca   -   M oroc co  (FS TM)  where   she  t ea ch es  el e ct roni cs,   si gnal   proc essing ,   image  proc essi ng  and  Te leco m m unic at ion.   She  is  a  m emb er  of  the   la bor at or y   EE A& TI   (El e ct roni cs,   E lectr ot ec hni cs,   Au tomati c  and  In fo rm at ion  proc essing).   The  rese arch  works   of  A.  SA HEL  conc er n  the   Com m u nic a ti on  and  I nform at ion  Te c hnolog y   (E lectr onic s  S y stems ,   Signal /Image   Pr oce ss ing  and  Tel ec om m unic at ion ).   She  co - superv ises  doct ora l  th e ses  and  she  is  a   co - aut hor   of  sev era l   nationa l  an d   interna t iona l   pu bli c at ions.   She  is   a  m ember  of   fin anc ed   rese arch   proje c ts.  She  wa s  a  m ember  of  st ee ring  comm it tees  of  thre e  in te r nat ion al   congr esses  in  the   sam e  dom ai n  of  r ese ar ch.         Ab delmaji d  BA DR I   is  a  holde r  of  a  doct or ate  i n  El e ct roni cs  an d  Im ag e  Proce ss ing  in  1992  a t   the   Univer si t y   o f  Poiti ers  -   Fra nce .   In  1996,   h e  obtained  the   dipl om a  of  th e  aut hori za t ion  to   Mana ge  R ese ar c hes  (HD R)  to  th e  Univer sit y   of  Poiti ers  -   Fran ce ,   on  th e  imag e  p roc essing.   He   was  a   Univer si t y   Profess or  (PES - C)  at  the  Univ ersity   Hass an  II  Moham m edi a - C asa bla n ca  Morocc o  (FS T M).  In  2018 ,   h e  be ca m e s   dir e ct or  of   the  superior   schoo l  of   technolog y   of   Casabl an ca   Morocc o  (EST) .   He  is  a  m ember  o f  the   la bora tor y  EE A&TI  (Elec toni cs,   En er g y ,   Autom at ic   and  i nform at ion  Proc essing)  which  h e   m ana ged  sin ce   1996.   Th e  rese ar ch  works   of  A.   Badri   con ce rns   the   comm unic ation  and  Inf orm at ion  Tech nolog y   ( Elec tro nic s  S y stems ,   Signal /Image   Proce ss ing  and   T el e comm unic at i on).   He   is  qua l ifi ed   b y   CNU - Franc e  in  61 st   sec ti on:   informa ti cs  engi ne eri ng ,   aut om at ic  and  s igna l   proc essing .   He   m ana ged   seve ra l  do ct ora l   the ses.   He  is  a  c o - aut hor  of  seve ral   national   and  int ern at ion al   pu bli c at ions.  He  is   responsible   for   seve ral   r ese ar ch   proje ct s  fin anced  b y   th e  m ini str y   or  b y   th e  in dustria li sts .   He  was  m ember  of   seve ral   comm it t ee s  of  progra m s   of  int ern at ion al  conf ere nc es  and  pre sident   of  thre e  interna t ional   congr esses  in  th e  sam e  dom ai n.   He  is  a  m ember  and  responsibl e  in  seve r al   sc ie nt i fic   associa t ions  in  tou ch  with   his   dom ai n  of   rese a rch .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.